Kurumsal ağ güvenliğinde açık kaynak çözümlerle yeni nesil güvenlik duvarı yapılandırması
Next generation firewall (ngfw) configuration with open source solutions in enterprise network security
- Tez No: 1023448
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAFZULLAH İŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Anomali tespiti, Ağ güvenliği, Makine öğrenmesi, Yapay zeka, Anomaly detection, Network security, Machine learning, Artificial intelligence
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Batman Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Siber saldırıların tür, ölçek ve karmaşıklık bakımından sürekli gelişim göstermesi, kurumsal ağ güvenliği mimarilerinde geleneksel imza tabanlı yöntemlerin ötesine geçilmesini zorunlu hale getirmiştir. Bu çalışma kapsamında açık kaynak kodlu pfSense güvenlik duvarı üzerinde yapay zekâ destekli yeni nesil güvenlik duvarı yaklaşımına sahip bir güvenlik mimarisinin geliştirilmesi amaçlanmıştır. Araştırmanın temel hedefi yüksek maliyetli ticari güvenlik çözümlerine alternatif olarak düşük maliyetli, sürdürülebilir ve kurumsal ölçekte uygulanabilir bir güvenlik altyapısı sunmaktır. Çalışmada yapay zekâ eğitimi için bir kamu kurumuna ait ağ trafiğinden elde edilen ve etik kurul onayı kapsamında kullanılan yaklaşık 350 milyon satırlık gerçek veri setinden yararlanılmıştır. Ağ trafiğindeki olağandışı davranışların tespiti amacıyla makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan Isolation Forest algoritması tercih edilmiştir. Geliştirilen model syslog-ng, Telegraf, InfluxDB, Loki ve Grafana bileşenlerinden oluşan veri hattı aracılığıyla pfSense loglarını anlık analiz edecek şekilde sisteme entegre edilmiştir. Ayrıca ağ trafiğindeki zamansal değişimlerin izlenebilmesi amacıyla kayan pencere yaklaşımı kullanılmıştır. Sistemin performansını değerlendirmek amacıyla Kali Linux ortamında katmanlı siber saldırı simülasyonları gerçekleştirilmiştir. Elde edilen bulgular doğrultusunda normal trafik koşullarında düşük seviyede seyreden anomali skorlarının saldırı anında belirgin şekilde yükseldiği tespit edilmiştir. Tehditlerin geliştirilen operasyon paneli üzerinden başarıyla görselleştirilebildiği gözlemlenmiştir. Sonuç olarak, açık kaynak kodlu çözümlerin davranışsal analiz ve merkezi izleme sistemleriyle birleştirildiğinde kurumsal ağ güvenliği açısından uygulanabilir bir yaklaşım sunabileceği değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The continuous evolution of cyber attacks in terms of type, scale, and complexity has made it necessary for enterprise network security architectures to move beyond traditional signature-based approaches. Within the scope of this study, a security architecture based on an artificial intelligence-supported next-generation firewall approach was developed on the open-source pfSense firewall platform. The main objective of the research is to provide a low-cost, sustainable, and institutionally applicable security infrastructure as an alternative to high-cost commercial security solutions. In this study, approximately 350 million rows of real network traffic data obtained from a public institution and used under ethical approval were utilized for artificial intelligence training. The Isolation Forest algorithm, one of the machine learning methods, was preferred to detect anomalous behaviors in network traffic. The developed model was integrated into the system to analyze pfSense logs in real time through a data pipeline consisting of syslog-ng, Telegraf, InfluxDB, Loki, and Grafana components. In addition, a sliding window approach was employed to monitor temporal changes in network traffic. In order to evaluate the performance of the system, layered cyber attack simulations were conducted in a Kali Linux environment. The findings indicated that anomaly scores, which remained at low levels under normal traffic conditions, increased significantly during attack scenarios. It was also observed that detected threats could be successfully visualized through the developed operational monitoring panel. As a result, it was concluded that open-source solutions, when combined with behavioral analysis and centralized monitoring systems, can provide an applicable approach for enterprise network security.
Benzer Tezler
- AI-powered web application security mechanisms
Yapay zeka destekli ağ uygulaması güvenliği düzenekleri
DİLEK YILMAZER DEMİREL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- İş sağlığı ve güvenliği bağlamında örgütsel güven ve güvensizliğin öncülleri: Örgütsel ve kurumsal etkiler
Organizational trust and distrust in the context of occupational safety: Institutional and organizational influences
CİHANGİR GÜMÜŞTAŞ
Doktora
Türkçe
2021
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA KÜSKÜ AKDOĞAN
- Investigating the benefits of the SDN approach to it departments in comparison to the traditional approach
Geleneksel yaklaşımla karşılaştırıldığında, YTA yaklaşımının BT departmanlarına yararlarının araştırılması
KEMAL YAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR TOLGA PUSATLI
- Türkiye'nin stratejik istihbarat yeteneğine NATO üyeliği ve jeostratejik konumunun etkisi
The impact of NATO membership and geostrategic position on Turkey's strategic intelligence capability
HALİL İBRAHİM ALBAYRAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Uluslararası İlişkilerMilli Savunma Üniversitesiİstihbarat Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNGÖR ŞAHİN
- Docker görüntülerinde zafiyet tespiti ve kapsayıcıların güvenli çalıştırılması üzerine bir model önerisi
Vulnerability detection on docker images and a model recommendation for running images safely
ÖZKAN ŞENGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AYDIN SELÇUK